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张碧洪; 夏海霞; 张宇; 高志刚;
浙江理工大学计算机科学与技术学院;
浙江理工大学信息科学与工程学院;
杭州电子科技大学计算机学院;
入侵检测; 非对称式多特征融合自动编码器; 灾难性遗忘; 增量学习; 变分自动编码器; 深度学习; 目标检测;
机译:基于随机林特征选择的构建自动编码器入侵检测系统
机译:稳健,精确,安全:增量式和绝对式单圈,多圈和现场总线编码器-自动化技术的全方位解决方案
机译:基于NSCT和堆叠式稀疏自动编码器的红外与可见光图像融合
机译:基于自动编码器的无增量特征类增量学习方法在铁路车辆故障诊断中的应用
机译:通过堆叠式自动编码器的特征融合模型:在交通流量预测和阿尔茨海默氏病阶段检测中的应用
机译:用于预测和特征恢复的条件变分自动编码器应用于物联网中的入侵检测
机译:基于叠加自动编码器的特征融合合成孔径雷达目标识别
机译:FpGa上灵活入侵检测系统的自动增量设计
机译:增量式旋转编码器和装有磁性增量式旋转编码器的测量仪器
机译:光学增量编码器,光学增量编码器的掩膜和计算光学增量编码器的掩膜槽的形状的方法
机译:用作旋转编码器的位置测量系统,具有增量式旋转和线性编码器,在计数的编码器脉冲与编码器的预期脉冲之间的偏差期间会产生误差信号
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